前馈神经网络PoC
带有反向传播的简单实现可概述一些AI知识。
用法
// crate a data set with input- and output-values
DataSet train = DataSet.fromArray( // syntactic sugar
new double[][] { new double[]{ ... }, ... }, // inputs
new double[][] { new double[]{ ... }, ... } // expected
);
FNN net = Trainer.builder( inputUnits , outputUnits ) // create a Builder
2021-12-27 19:09:21
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Multilayer feedforward networks are universal approximators
2021-12-14 14:39:48
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有关BP算法深度学习巨头的论文原文，包含全部的论文内容。
2021-08-16 11:43:27
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Feedforward Backpropagation Neural Networks（BP神经网络的Matlab程序），可通过运行test_example_NN.m实现对手写数字的训练学习
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我们考虑电传感系统网络中的振荡活动如何取决于空间 具有地形连接的神经场模型的数值模拟表明，空间尺度是γ波段神经振荡的非常重要的决定因素。 此外，对于不同的长度标度值，确定了地形反馈和前馈对频谱功率的贡献，从而支持了通过减小反馈空间扩展来增强频谱功率的结论。 如果前馈是全局的，也会发生这种增强。 但是，当前馈为地形时，振荡会饱和至稳定状态。 简而言之，仅靠地形反馈就可以使系统随空间尺度调节伽马活动，而在前馈中引入地形对振荡几乎没有影响。
2021-03-02 19:05:31
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